乐趣区

关于hadoop:Hadoop实战篇集群版2

jiezi

Hadoop 实战篇（2）

作者 | WenasWei

前言

在上一篇的 Hadoop 实战篇介绍过了 Hadoop- 离线批处理技术的本地模式和伪集群模式装置，接下来持续学习 Hadoop 集群模式装置; 将从以下几点介绍:

  • Linux 主机部署布局
  • Zookeeper 注册核心装置
  • 集群模式装置
  • Hadoop 的目录构造阐明和命令帮忙文档
  • 集群动静减少和删除节点

一 Linux 环境的配置与装置 Hadoop

Hadoop 集群部署布局:

Hadoop 须要应用到 Linux 环境上的一些根本的配置须要，Hadoop 用户组和用户增加，免密登录操作，JDK 装置

1.1 VMWare 中 Ubuntu 网络配置

在应用 VMWare 装置 Ubuntu18.04-Linux 操作系统下时产生系统配置问题能够通过分享的博文进行配置，CSDN 跳转链接: VMWare 中 Ubuntu 网络配置

其中蕴含了以下几个重要操作步骤:

  • Ubuntu 零碎信息与批改主机名
  • Windows 设置 VMWare 的 NAT 网络
  • Linux 网关设置与配置动态 IP
  • Linux 批改 hosts 文件
  • Linux 免明码登录

1.2 Hadoop 用户组和用户增加

1.2.1 增加 Hadoop 用户组和用户

以 root 用户登录 Linux-Ubuntu 18.04 虚拟机，执行命令:

$ groupadd hadoop
$ useradd -r -g hadoop hadoop
1.2.2 赋予 Hadoop 用户目录权限

将 /usr/local 目录权限赋予 Hadoop 用户，命令如下:

$ chown -R hadoop.hadoop /usr/local/
$ chown -R hadoop.hadoop /tmp/
$ chown -R hadoop.hadoop /home/
1.2.3 赋予 Hadoop 用户 sodu 权限

编辑 /etc/sudoers 文件，在 root ALL=(ALL:ALL) ALL 下增加hadoop ALL=(ALL:ALL) ALL

$ vi /etc/sudoers

Defaults        env_reset
Defaults        mail_badpass
Defaults        secure_path="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/snap/bin"
root    ALL=(ALL:ALL) ALL
hadoop  ALL=(ALL:ALL) ALL
%admin ALL=(ALL) ALL
%sudo   ALL=(ALL:ALL) ALL
1.2.4 赋予 Hadoop 用户登录明码
$ passwd hadoop

Enter new UNIX password: 输出新密码
Retype new UNIX password: 确认新密码
passwd: password updated successfully

1.3 JDK 装置

Linux 装置 JDK 能够参照分享的博文《Logstash- 数据流引擎》-< 第三节：Logstash 装置 >–(第二大节: 3.2 Linux 装置 JDK 进行)装置配置到每一台主机上，CSDN 跳转链接: Logstash- 数据流引擎

1.4 Hadoop 官网下载

官网下载：https://hadoop.apache.org/rel… Binary download

  • 应用 wget 命名下载（下载目录是当前目录）：

例如：version3.3.0 https://mirrors.bfsu.edu.cn/a…

$ wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
  • 解压、挪动到你想要搁置的文件夹: /usr/local
$ mv ./hadoop-3.3.0.tar.gz /usr/local

$ cd /usr/local

$ tar -zvxf hadoop-3.3.0.tar.gz

1.5 配置 Hadoop 环境

  • 批改配置文件/etc/profile:
$ vi /etc/profile

# 类同 JDK 配置增加
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152
export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152/jre
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.0
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
  • 使配置文件失效
$ source /etc/profile
  • 查看 Hadoop 配置是否胜利
$ hadoop version

Hadoop 3.3.0
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r aa96f1871bfd858f9bac59cf2a81ec470da649af
Compiled by brahma on 2020-07-06T18:44Z
Compiled with protoc 3.7.1
From source with checksum 5dc29b802d6ccd77b262ef9d04d19c4
This command was run using /usr/local/hadoop-3.3.0/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.0.jar

从后果能够看出，Hadoop 版本为 Hadoop 3.3.0, 阐明 Hadoop 环境装置并配置胜利。

二 Zookeeper 注册核心

Zookeeper 注册核心章节次要介绍如下:

  • Zookeeper 介绍
  • Zookeeper 下载安装
  • Zookeeper 配置文件
  • 启动 zookeeper 集群验证

Zookeeper 集群主机布局:

  • hadoop1
  • hadoop2
  • hadoop3

2.1 Zookeeper 介绍

ZooKeeper 是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是 Google 的 Chubby 一个开源的实现，是 Hadoop 和 Hbase 的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的性能包含：配置保护、域名服务、分布式同步、组服务等。

ZooKeeper 的指标就是封装好简单易出错的要害服务，将简略易用的接口和性能高效、性能稳固的零碎提供给用户，其中蕴含一个简略的原语集, 提供 Java 和 C 的接口，ZooKeeper 代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口。其中散布锁和队列有 Java 和 C 两个版本，选举只有 Java 版本。

Zookeeper 负责服务的协调调度, 当客户端发动申请时, 返回正确的服务器地址。

2.2 Zookeeper 下载安装

Linux(执行主机 -hadoop1) 下载 apache-zookeeper-3.5.9-bin 版本包, 挪动到装置目录: /usr/local/，解压并重命名为: zookeeper-3.5.9:

$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.9/apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz

$ mv apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz /usr/local/
$ cd /usr/local/
$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz
$ mv apache-zookeeper-3.5.9-bin zookeeper-3.5.9

离线装置能够到指定官网下载版本包上传装置, 官网地址: http://zookeeper.apache.org/r…

如图所示:

2.3 Zookeeper 配置文件

2.3.1 配置 Zookeeper 环境变量

配置 Zookeeper 环境变量，须要在 /etc/profile 配置文件中批改增加，具体配置如下:

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.5.9
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME

批改实现后刷新环境变量配置文件:

$ source /etc/profile

其中曾经蕴含装置了 JDK 配置，如无装置 JDK 能够查看 Hadoop 实战篇 (1) 中的装置

2.3.2 Zookeeper 配置文件
  • 在 zookeeper 根目录 /usr/local/zookeeper-3.5.9 下创立文件夹：data 和 dataLog
$ cd /usr/local/zookeeper-3.5.9
$ mkdir data
$ mkdir dataLog

切换到新建的 data 目录下，创立 myid 文件，增加具体内容为数字 1，如下所示:

$ cd /usr/local/zookeeper-3.5.9/data
$ vi myid
# 增加内容数字 1
1

$ cat myid
1
  • 进入 conf 目录中批改配置文件

复制配置文件 zoo_sample.cfg 并且批改名称为 zoo.cfg:

$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

批改 zoo.cfg 文件，批改内容如下:

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.9/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.9/dataLog
clientPort=2181
server.1=hadoop1:2888:3888
server.2=hadoop2:2888:3888
server.3=hadoop3:2888:3888
2.3.3 将 Zookeeper 和零碎环境变量拷贝到其余服务器
  • 依据对服务器的布局，将 Zookeeper 和配置文件 /etc/profile 拷贝到 hadoop2 和 hadoop3 主机上:
$ scp -r zookeeper-3.5.9/ root@hadoop2:/usr/local/
$ scp -r zookeeper-3.5.9/ root@hadoop3:/usr/local/
$ scp /etc/profile root@hadoop2:/etc/
$ scp /etc/profile root@hadoop3:/etc/
  • 登陆到 hadoop2 和 hadoop3
    别离批改 hadoop2 主机和 hadoop3 主机上的配置文件内容: /usr/local/zookeeper-3.5.9/data/myid为 2 和 3

并刷新环境变量配置文件:

$ source /etc/profile

2.4 启动 zookeeper 集群

在 hadoop1、hadoop2 和 hadoop3 三台服务器上别离启动 Zookeeper 服务器并查看 Zookeeper 运行状态

  • hadoop1 主机:
$ cd /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/
$ ./zkServer.sh start
$ ./zkServer.sh status

ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower

阐明 hadoop1 主机上 zookeeper 的运行状态是 follower

  • hadoop2 主机:
$ cd /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/
$ ./zkServer.sh start
$ ./zkServer.sh status

ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leader

阐明 hadoop2 主机上 zookeeper 的运行状态是 leader

  • hadoop3 主机:
$ cd /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/
$ ./zkServer.sh start
$ ./zkServer.sh status

ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.9/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: follower

阐明 hadoop3 主机上 zookeeper 的运行状态是 follower

三 集群模式装置

3.1 Hadoop 配置文件批改

3.1.1 批改配置 hadoop-env.sh

主机 hadoop1 配置 hadoop-env.sh，在 hadoop-env.sh 文件中指定 JAVA_HOME 的装置目录: /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_152
# 配置容许应用 root 账户权限
export HDFS_DATANODE_USER=root 
export HADOOP_SECURE_USER=root 
export HDFS_NAMENODE_USER=root 
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root 
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root 
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
export HADOOP_SHELL_EXECNAME=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
3.1.2 批改配置 core-site.xml

主机 hadoop1 配置 core-site.xml，在 core-site.xml 文件中指定 Zookeeper 的集群节点 /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

<configuration>
    <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://ns/</value>
    </property>
    <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/usr/local/hadoop-3.3.0/tmp</value>
      <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
    <property>
      <name>ha.zookeeper.quorum</name>
      <value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
    </property>
</configuration>
3.1.3 批改配置 hdfs-site.xml

主机 hadoop1 配置 hdfs-site.xml，在 hdfs-site.xml 文件中指定 namenodes 节点，/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

<configuration>
        <property>
          <name>dfs.nameservices</name>
          <value>ns</value>
        </property>
        <property>
          <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>
          <value>nn1,nn2</value>
        </property>
        <!-- nn1 的 RPC 通信地址，nn1 所在地址  -->
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name>
          <value>hadoop1:9000</value>
        </property>
        <!-- nn1 的 http 通信地址，内部拜访地址 -->
        <property>
          <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>
          <value>hadoop1:9870</value>
        </property>
        <!-- nn2 的 RPC 通信地址，nn2 所在地址 -->
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>
          <value>hadoop2:9000</value>
        </property>
        <!-- nn2 的 http 通信地址，内部拜访地址 -->
        <property>
          <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>
          <value>hadoop2:9870</value>
        </property>
        <!-- 指定 NameNode 的元数据在 JournalNode 日志上的寄存地位(个别和 zookeeper 部署在一起) -->
        <property>
          <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
          <value>qjournal://hadoop5:8485;hadoop6:8485;hadoop7:8485/ns</value>
        </property>
        <!-- 指定 JournalNode 在本地磁盘存放数据的地位 -->
        <property>
          <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
          <value>/usr/local/hadoop-3.3.0/data/journal</value>
        </property>
        <!-- 客户端通过代理拜访 namenode，拜访文件系统，HDFS 客户端与 Active 节点通信的 Java 类，应用其确定 Active 节点是否沉闷  -->
        <property>
          <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns</name>
          <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        </property>
        <!-- 这是配置主动切换的办法，有多种应用办法，具体能够看官网，这里是近程登录杀死的办法  -->
        <property>
          <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
          <!-- 这个参数的值能够有多种，你也能够换成 shell(/bin/true)试试，也是能够的，这个脚本 do nothing 返回 0 -->
          <value>sshfence</value>
        </property>
        <!-- 这个是应用 sshfence 隔离机制时才须要配置 ssh 免登陆 -->
        <property>
          <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
          <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        </property>
        <!-- 配置 sshfence 隔离机制超时工夫，这个属性同上，如果你是用脚本的办法切换，这个应该是能够不配置的 -->
        <property>
          <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
          <value>30000</value>
        </property>
        <!-- 这个是开启主动故障转移，如果你没有主动故障转移，这个能够先不配 -->
        <property>
          <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
          <value>true</value>
        </property>
</configuration>
3.1.4 批改配置 mapred-site.xml

主机 hadoop1 配置 mapred-site.xml，在 mapred-site.xml 文件中指定 mapreduce 信息，/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

<configuration>
   <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
   </property>
   <property>
       <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
       <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
   </property>
   <property>
       <name>mapreduce.map.env</name>
       <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
   </property>
   <property>
       <name>mapreduce.reduce.env</name>
       <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
   </property>
   <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
   </property>
   <property>
       <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
       <value>hadoop1:10020</value>
   </property>
   <property>
       <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
       <value>hadoop1:19888</value>
   </property>
3.1.5 批改配置 yarn-site.xml

主机 hadoop1 配置 yarn-site.xml，在 yarn-site.xml 文件中指定 ResourceManaeger 节点，/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

<configuration>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
  <value>yrc</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
  <value>rm1,rm2</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
  <value>hadoop3</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
  <value>hadoop4</value>
</property>

<property>
   <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
   <value>hadoop3:8032</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
  <value>hadoop3:8030</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
  <value>hadoop3:8088</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
  <value>hadoop3:8031</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
  <value>hadoop3:8033</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>
  <value>hadoop3:23142</value>
</property>

<property>
   <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
   <value>hadoop4:8032</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
  <value>hadoop4:8030</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
  <value>hadoop4:8088</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
  <value>hadoop4:8031</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
  <value>hadoop4:8033</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>
  <value>hadoop4:23142</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
  <value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
</property>

 <!-- 资源调度模型  -->
<property> 
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
  <value>mapreduce_shuffle</value> 
</property> 

 <!-- 开启 mapreduce 两头过程压缩  -->
<property>
  <name>mapreduce.map.output.compress</name>  
  <value>true</value>
</property>
</configuration>
3.1.6 批改 workers 文件

主机 hadoop1 配置 workers，在 workers 文件中指定 DataNode 节点，/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop，配置如下:

hadoop5
hadoop6
hadoop7

3.2 Hadoop 节点拷贝配置

3.2.1 将配置好的 Hadoop 复制到其余节点

将在 hadoop1 上装置并配置好的 Hadoop 复制到其余服务器上，操作如下所示:

scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop2:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop3:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop4:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop5:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop6:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/ hadoop7:/usr/local/
3.2.2 复制 hadoop1 上的零碎环境变量

将在 hadoop1 上装置并配置好的零碎环境变量复制到其余服务器上，操作如下所示:

sudo scp /etc/profile hadoop2:/etc/
sudo scp /etc/profile hadoop3:/etc/
sudo scp /etc/profile hadoop4:/etc/
sudo scp /etc/profile hadoop5:/etc/
sudo scp /etc/profile hadoop6:/etc/
sudo scp /etc/profile hadoop7:/etc/

使零碎环境变量失效

source /etc/profile
hadoop version

3.3 启动 hadoop 集群(1)

启动 hadoop 集群步骤分为:

  • 启动并验证 journalnode 过程
  • 格式化 HDFS
  • 格式化 ZKFC
  • 启动并验证 NameNode 过程
  • 同步元数据信息
  • 启动并验证备用 NameNode 过程
  • 启动并验证 DataNode 过程
  • 启动并验证 YARN
  • 启动并验证 ZKFC
  • 查看每台服务器上运行的运行信息
3.3.1 启动并验证 journalnode 过程

(1)启动 journalnode 过程，在 hadoop1 服务器上执行如下命令，启动 journalnode 过程:

hdfs --workers --daemon start journalnode

(2)验证 journalnode 过程是否启动胜利，别离在 hadoop5、hadoop6 和 hadoop7 三台服务器上别离执行 jps 命令，执行后果如下

  • hadoop5 服务器:
root@hadoop5:~# jps
17322 Jps
14939 JournalNode
  • hadoop6 服务器:
root@hadoop6:~# jps
13577 JournalNode
15407 Jps
  • hadoop7 服务器:
root@hadoop7:~# jps
13412 JournalNode
15212 Jps
3.3.2 格式化 HDFS
  • 在 hadoop1 服务器上执行如下命令，格式化 HDFS：
hdfs namenode -format
  • 执行后，命令行会输入胜利信息:
common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop-3.3.0/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
3.3.3 格式化 ZKFC
  • 在 hadoop1 服务器上执行如下命令，格式化 ZKFC :
hdfs zkfc -formatZK
  • 执行后，命令行会输入胜利信息:
ha.ActiveStandbyElector: Successfuly created /hadoop-ha/ns in ZK.
3.3.4 启动并验证 NameNode 过程
  • 启动 NameNode 过程，在 hadoop1 服务器上执行
hdfs --daemon start namenode
  • 验证 NameNode 过程启动胜利,
# jps
26721 NameNode
50317 Jps
3.3.5 同步元数据信息
  • 在 hadoop2 服务器上执行如下命令，进行元数据信息的同步操作:
hdfs namenode -bootstrapStandby
  • 执行后，命令行胜利信息:
common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop-3.3.0/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
3.3.6 启动并验证备用 NameNode 过程
  • 在 hadoop2 服务器上执行如下命令，启动备用 NameNode 过程:
hdfs --daemon start namenode
  • 验证备用的 NameNode 过程
# jps
21482 NameNode
50317 Jps
3.3.7 启动并验证 DataNode 过程
  • 在 hadoop1 服务器上执行如下命令，启动 DataNode 过程
hdfs --workers --daemon start datanode
  • 验证 DataNode 过程在 hadoop5、hadoop6 和 hadoop7 服务器上执行:

hadoop5 服务器:

# jps
31713 Jps
16435 DataNode
14939 JournalNode
15406 NodeManager

hadoop6 服务器:

# jps
13744 NodeManager
13577 JournalNode
29806 Jps
14526 DataNode

hadoop7 服务器:

# jps
29188 Jps
14324 DataNode
13412 JournalNode
13580 NodeManager
3.3.8 启动并验证 YARN
  • 在 hadoop1 服务器上执行如下命令，启动 YARN
start-yarn.sh
  • 在 hadoop3、hadoop4 服务器上执行 jps 命令，验证 YARN 启动胜利

hadoop3 服务器:

# jps
21937 Jps
8070 ResourceManager
7430 QuorumPeerMain

hadoop4 服务器:

# jps
6000 ResourceManager
20183 Jps
3.3.9 启动并验证 ZKFC
  • 在 hadoop1 服务器上执行如下命令，启动 ZKFC:
hdfs --workers daemon start zkfc
  • 在 hadoop1 和 hadoop2 上执行 jps 命令，验证 DFSZKFailoveController 过程启动胜利

hadoop1 服务器:

# jps
26721 NameNode
14851 QuorumPeerMain
50563 Jps
27336 DFSZKFailoverController

hadoop2 服务器:

# jps
21825 DFSZKFailoverController
39399 Jps
15832 QuorumPeerMain
21482 NameNode
3.3.10 查看每台服务器上运行的运行信息
  • hadoop1 服务器:
# jps
26721 NameNode
14851 QuorumPeerMain
50563 Jps
27336 DFSZKFailoverController
  • hadoop2 服务器:
# jps
21825 DFSZKFailoverController
39399 Jps
15832 QuorumPeerMain
21482 NameNode
  • hadoop3 服务器:
# jps
8070 ResourceManager
7430 QuorumPeerMain
21950 Jps
  • hadoop4 服务器:
# jps
6000 ResourceManager
20197 Jps
  • hadoop5 服务器:
# jps
16435 DataNode
31735 Jps
14939 JournalNode
15406 NodeManager
  • hadoop6 服务器:
# jps
13744 NodeManager
13577 JournalNode
29833 Jps
14526 DataNode
  • hadoop7 服务器:
# jps
14324 DataNode
13412 JournalNode
29211 Jps
13580 NodeManager

3.4 启动 hadoop 集群(2)

  • 格式化 HDFS
  • 复制元数据信息
  • 格式化 ZKFC
  • 启动 HDFS
  • 启动 YARN
  • 查看每台服务器上运行的运行信息
3.4.1 格式化 HDFS

在 hadoop1 服务器上格式化 HDFS，如下所示:

hdfs namenode -format
3.4.2 复制元数据信息

将 hadoop1 服务器上的 /usr/local/hadoop-3.3.0/tmp目录复制到 hadoop2 服务器上 /usr/local/hadoop-3.3.0 目录下，在 hadoop1 服务器上执行如下命令:

scp -r /usr/local/hadoop-3.3.0/tmp hadoop2:/usr/local/hadoop-3.3.0/
3.4.3 格式化 ZKFC

在 hadoop1 服务器上格式化 ZKFC，如下所示:

hdfs zkfc -formatZK
3.4.4 启动 HDFS

在 hadoop1 服务器上通过启动脚本启动 HDFS，如下所示:

start-dfs.sh
3.4.5 启动 YARN

在 hadoop1 服务器上通过启动脚本启动 YARN，如下所示:

start-yarn.sh
3.4.6 查看每台服务器上运行的运行信息
  • hadoop1 服务器:
# jps
26721 NameNode
14851 QuorumPeerMain
50563 Jps
27336 DFSZKFailoverController
  • hadoop2 服务器:
# jps
21825 DFSZKFailoverController
39399 Jps
15832 QuorumPeerMain
21482 NameNode
  • hadoop3 服务器:
# jps
8070 ResourceManager
7430 QuorumPeerMain
21950 Jps
  • hadoop4 服务器:
# jps
6000 ResourceManager
20197 Jps
  • hadoop5 服务器:
# jps
16435 DataNode
31735 Jps
14939 JournalNode
15406 NodeManager
  • hadoop6 服务器:
# jps
13744 NodeManager
13577 JournalNode
29833 Jps
14526 DataNode
  • hadoop7 服务器:
# jps
14324 DataNode
13412 JournalNode
29211 Jps
13580 NodeManager

四 Hadoop 的目录构造阐明和命令帮忙文档

4.1 Hadoop 的目录构造阐明

应用命令“ls”查看 Hadoop 3.3.0 上面的目录，如下所示：

-bash-4.1$ ls
bin  etc  include  lib  libexec  LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share

上面就简略介绍下每个目录的作用：

  • bin：bin 目录是 Hadoop 最根本的治理脚本和应用脚本所在的目录，这些脚本是 sbin 目录下治理脚本的根底实现，用户能够间接应用这些脚本治理和应用 Hadoop
  • etc：Hadoop 配置文件所在的目录，包含：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 和 yarn-site.xml 等配置文件。
  • include：对外提供的编程库头文件（具体的动静库和动态库在 lib 目录中），这些文件都是用 C ++ 定义的，通常用于 C ++ 程序拜访 HDFS 或者编写 MapReduce 程序。
  • lib：蕴含了 Hadoop 对外提供的编程动静库和动态库，与 include 目录中的头文件联合应用。
  • libexec：各个服务对应的 shell 配置文件所在的目录，可用于配置日志输入目录、启动参数（比方 JVM 参数）等根本信息。
  • sbin：Hadoop 治理脚本所在目录，次要蕴含 HDFS 和 YARN 中各类服务启动 / 敞开的脚本。
  • share：Hadoop 各个模块编译后的 Jar 包所在目录，这个目录中也蕴含了 Hadoop 文档。

4.2 Hadoop 命令帮忙文档

  • 1、查看指定目录下内容
hdfs dfs –ls [文件目录]
hdfs dfs -ls -R   /                   // 显式目录构造
eg: hdfs dfs –ls /user/wangkai.pt
  • 2、关上某个已存在文件
hdfs dfs –cat [file_path]
eg:hdfs dfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt
  • 3、将本地文件存储至 hadoop
hdfs dfs –put [本地地址] [hadoop 目录]
hdfs dfs –put /home/t/file.txt  /user/t
  • 4、将本地文件夹存储至 hadoop
hdfs dfs –put [本地目录] [hadoop 目录] 
hdfs dfs –put /home/t/dir_name /user/t
(dir_name 是文件夹名)
  • 5、将 hadoop 上某个文件 down 至本地已有目录下
hadoop dfs -get [文件目录] [本地目录]
hadoop dfs –get /user/t/ok.txt /home/t
  • 6、删除 hadoop 上指定文件
hdfs  dfs –rm [文件地址]
hdfs dfs –rm /user/t/ok.txt
  • 7、删除 hadoop 上指定文件夹（蕴含子目录等）
hdfs dfs –rm [目录地址]
hdfs dfs –rmr /user/t
  • 8、在 hadoop 指定目录内创立新目录
hdfs dfs –mkdir /user/t
hdfs  dfs -mkdir - p /user/centos/hadoop
  • 9、在 hadoop 指定目录下新建一个空文件

应用 touchz 命令：

hdfs dfs  -touchz  /user/new.txt
  • 10、将 hadoop 上某个文件重命名

应用 mv 命令：

hdfs dfs –mv  /user/test.txt  /user/ok.txt（将 test.txt 重命名为 ok.txt）
  • 11、将 hadoop 指定目录下所有内容保留为一个文件，同时 down 至本地
hdfs dfs –getmerge /user /home/t
  • 12、将正在运行的 hadoop 作业 kill 掉
hadoop job –kill  [job-id]
  • 13. 查看帮忙
hdfs dfs -help

五 集群动静减少和删除节点

5.1 动静增加 DataNode 和 NodeManager

5.1.1 查看集群的状态
  • 在 hadoop1 服务器上查看 HDFS 各节点状态，如下所示:
# hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 60028796928 (55.91 GB)
Present Capacity: 45182173184 (42.08 GB)
DFS Remaining: 45178265600 (42.08 GB)
DFS Used: 3907584 (3.73 MB)
DFS Used%: 0.01%
Replicated Blocks:
    Under replicated blocks: 0
    Blocks with corrupt replicas: 0
    Missing blocks: 0
    Missing blocks (with replication factor 1): 0
    Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
    Pending deletion blocks: 0
Erasure Coded Block Groups: 
    Low redundancy block groups: 0
    Block groups with corrupt internal blocks: 0
    Missing block groups: 0
    Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
    Pending deletion blocks: 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (3):

Name: 192.168.254.134:9866 (hadoop5)
Hostname: hadoop5
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4072615936 (3.79 GB)
DFS Remaining: 15060099072 (14.03 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.26%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 14:23:05 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 13:42:32 CST 2021
Num of Blocks: 16

Name: 192.168.254.135:9866 (hadoop6)
Hostname: hadoop6
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4082216960 (3.80 GB)
DFS Remaining: 15050498048 (14.02 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.22%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 14:23:06 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 08:58:22 CST 2021
Num of Blocks: 16

Name: 192.168.254.136:9866 (hadoop7)
Hostname: hadoop7
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4065046528 (3.79 GB)
DFS Remaining: 15067668480 (14.03 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.30%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 14:23:05 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 14:09:59 CST 2021
Num of Blocks: 16

能够看到，增加 DataNode 之前，DataNode 总共有 3 个，别离在 hadoop5、hadoop6 和 hadoop7 服务器上

  • 查看 YARN 各节点的状态
# yarn node -list
Total Nodes:3
         Node-Id         Node-State    Node-Http-Address    Number-of-Running-Containers
   hadoop5:34211            RUNNING         hadoop5:8042                               0
   hadoop7:43419            RUNNING         hadoop7:8042                               0
   hadoop6:36501            RUNNING         hadoop6:8042                               0

能够看到，增加 NodeManager 之前，NodeManger 过程运行在 hadoop5、hadoop6 和 hadoop7 服务器上

5.1.2 动静增加 DataNode 和 NodeManager
  • 在 hadoop 集群所有节点中的 workers 文件中新增 hadoop4 节点，以后批改主机 hadoop1:
# vi /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers
hadoop4
hadoop5
hadoop6
hadoop7
  • 将批改的文件拷贝到其余节点上
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop2:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop3:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop4:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop5:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop6:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers hadoop7:/usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/
  • 启动 hadoop4 服务器上 DataNode 和 NodeManager，如下所示:
# hdfs --daemon start datanode
# yarn --daemin start nodemanager
  • 刷新节点，在 hadoop1 服务器上执行如下命令，刷新 Hadoop 集群节点:
# hdfs dfsadmin -refreshNodes
# start-balancer.sh
  • 查看 hadoop4 节点上的运行过程:
# jps
20768 NodeManager
6000 ResourceManager
20465 DataNode
20910 Jps
5.1.3 再次查看集群的状态
  • 在 hadoop1 服务器上查看 HDFS 各节点状态，如下所示:
# hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 80038395904 (74.54 GB)
Present Capacity: 60257288192 (56.12 GB)
DFS Remaining: 60253356032 (56.12 GB)
DFS Used: 3932160 (3.75 MB)
DFS Used%: 0.01%
Replicated Blocks:
    Under replicated blocks: 0
    Blocks with corrupt replicas: 0
    Missing blocks: 0
    Missing blocks (with replication factor 1): 0
    Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
    Pending deletion blocks: 0
Erasure Coded Block Groups: 
    Low redundancy block groups: 0
    Block groups with corrupt internal blocks: 0
    Missing block groups: 0
    Low redundancy blocks with highest priority to recover: 0
    Pending deletion blocks: 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (4):

Name: 192.168.254.133:9866 (hadoop4)
Hostname: hadoop4
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
Non DFS Used: 4058525696 (3.78 GB)
DFS Remaining: 15075467264 (14.04 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 75.34%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 15:12:30 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 15:10:49 CST 2021
Num of Blocks: 0

Name: 192.168.254.134:9866 (hadoop5)
Hostname: hadoop5
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4072738816 (3.79 GB)
DFS Remaining: 15059976192 (14.03 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.26%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 15:12:33 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 13:42:32 CST 2021
Num of Blocks: 16

Name: 192.168.254.135:9866 (hadoop6)
Hostname: hadoop6
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4082335744 (3.80 GB)
DFS Remaining: 15050379264 (14.02 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.22%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 15:12:31 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 14:58:22 CST 2021
Num of Blocks: 16

Name: 192.168.254.136:9866 (hadoop7)
Hostname: hadoop7
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 20009598976 (18.64 GB)
DFS Used: 1302528 (1.24 MB)
Non DFS Used: 4065181696 (3.79 GB)
DFS Remaining: 15067533312 (14.03 GB)
DFS Used%: 0.01%
DFS Remaining%: 75.30%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Nov 18 15:12:33 CST 2021
Last Block Report: Thu Nov 18 14:09:59 CST 2021
Num of Blocks: 16

能够看到，增加 DataNode 之前，DataNode 总共有 3 个，别离在 hadoop4、hadoop5、hadoop6 和 hadoop7 服务器上

  • 查看 YARN 各节点的状态
# yarn node -list
Total Nodes:4
         Node-Id         Node-State    Node-Http-Address    Number-of-Running-Containers
   hadoop5:34211            RUNNING         hadoop5:8042                               0
   hadoop4:36431            RUNNING         hadoop4:8042                               0
   hadoop7:43419            RUNNING         hadoop7:8042                               0
   hadoop6:36501            RUNNING         hadoop6:8042                               0

5.2 动静删除 DataNode 和 NodeManager

##### 5.2.1 删除 DataNode 和 NodeManager

  • 进行 hadoop4 下面的 DataNode 和 NodeManager 过程，在 hadoop4 上执行
# hdfs --daemon stop datanode 
# yarn --daemon stop nodemanager
  • 删除 hadoop 集群每台主机的 workers 文件中的 hadoop4 配置信息
# vi /usr/local/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers
hadoop5
hadoop6
hadoop7
  • 刷新节点，在 hadoop1 服务器上执行如下命令，刷新 hadoop 集群节点:
# hdfs dfsadmin -refreshNodes # start-balancer.sh

参考文档:

  • [1] 逸非羽.CSDN: https://www.cnblogs.com/yifei… ,2019-06-18.
  • [2] Hadoop 官网: https://hadoop.apache.org/
  • [3] 冰河. 海量数据处理与大数据技术实站 [M]. 第 1 版. 北京: 北京大学出版社,2020-09
退出移动版